প্রশ্ন ট্যাগ «mathematical-statistics»

আমি নিশ্চিত যে এখানের প্রত্যেকে ইতিমধ্যে জানে, বিটা বিতরণের এর পিডিএফ X∼B(a,b)X∼B(a,b)X \sim B(a,b)দেওয়া হয়েছে f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x)=1B(a,b)xa−1(1−x)b−1f(x) = \frac{1}{B(a,b)}x^{a-1}(1-x)^{b-1} আমি এই সূত্রের উত্সের ব্যাখ্যার জন্য পুরো জায়গা জুড়ে শিকার করেছি, তবে এটি খুঁজে পাচ্ছি না। আমি বিটা বিতরণে পাওয়া প্রতিটি নিবন্ধে এই সূত্রটি মনে হচ্ছে, এর কয়েকটি আকারের চিত্র তুলে ধরেছে, …

13 probability  mathematical-statistics  pdf  beta-distribution  history 

আমি ARCH দ্বারা মডেলের বৈশিষ্ট্য যা বলছেন যে যদি এক জন্য একটি প্রমাণ জুড়ে এসেছিল , তারপর { এক্স টি } নিশ্চল iff হয় Σ পি আমি = 1 খ আমি &lt; 1 এবং arch মডেল:ই ( এক্স2টি) &lt; ∞E(Xt2)&lt;∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty। এক্সটি}{Xt}\{X_t\}Σপিi = 1খআমি&lt; 1∑i=1pbi&lt;1\sum_{i=1}^pb_i < 1 এক্সটি= σটিεটিXt=σtϵtX_t …

13 mathematical-statistics  stationarity  garch 

\newcommand{\diag}{\operatorname{diag}} আমাদের সমস্যা রয়েছে: minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),\min_{w\in\mathbb{R}^{d}}\left( \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \langle w,x_{i}\rangle-y_{i} \right)^{2} +2\lambda||w||_1\right), এই অনুমান সহ: ∑i=1nxixTi=diag(σ21,...,σ2d).∑i=1nxixiT=diag⁡(σ12,...,σd2).\sum_{i=1}^nx_ix_i^T=\diag(\sigma_1^2,...,\sigma_d^2). এক্ষেত্রে কি কোনও বন্ধ-ফর্ম সমাধান রয়েছে? আমার কাছে এটি রয়েছে: (XTX)−1=diag(σ−21,...,σ−2d),(XTX)−1=diag⁡(σ1−2,...,σd−2),(X^TX)^{-1}=\diag\left(\sigma_1^{-2},...,\sigma_d^{-2}\right), এবং তাই আমার মনে হয় উত্তরটি : w \, ^ j = y \, ^ j \ সর্বোচ্চ \ বামে \ {0,1- \ ল্যাম্বদা …

13 mathematical-statistics  lasso  computational-statistics  regularization 

আমি পরিসংখ্যানগুলিতে আমার সম্মান শেষ করতে চলেছি, এবং আমি সত্যিই পিএইচডি করতে চাই কারণ আমি গাণিতিক পরিসংখ্যানকে অত্যন্ত আকর্ষণীয় বলে মনে করি। যে গবেষণার ক্ষেত্রগুলিতে আমি সবচেয়ে বেশি পিএইচডি করতে চাই সেগুলি হ'ল স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া এবং সময় সিরিজ series তবে আমি আমার পিএইচডি করার পরেও বেসরকারি খাতে ক্যারিয়ার গড়তে চাই। …

13 mathematical-statistics  careers  phd 

গত কয়েক বছর ধরে বিশৃঙ্খলাবদ্ধভাবে কিছু গণ-বাজার পড়ে বিশৃঙ্খলা তত্ত্ব নিয়ে কাজ করার সময় আমি ভাবতে শুরু করেছিলাম যে নিউরাল নেট, প্যাটার্ন স্বীকৃতি, অনিশ্চয়তা ব্যবস্থাপনা ইত্যাদির মতো ডেটা মাইনিং এবং সম্পর্কিত ক্ষেত্রগুলিতে এর বিভিন্ন দিকগুলি কীভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে, আমি প্রকাশিত গবেষণায় এ জাতীয় অ্যাপ্লিকেশনগুলির এত সংখ্যক উদাহরণ পাওয়া …

13 self-study  mathematical-statistics  references  data-mining  fractal 

এই প্রশ্নটি এখানে মন্তব্যে দীর্ঘ আলোচনা থেকে অনুপ্রাণিত: লিনিয়ার রিগ্রেশন কীভাবে সাধারণ বিতরণ ব্যবহার করে? সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে সরলতার জন্য এখানে কেবলমাত্র একজন ভবিষ্যদ্বাণী দিয়ে লেখা হয়: যেখানে পরিচিত ধ্রুবক এবং শূন্য-স্বতন্ত্র ত্রুটি শর্তাবলী। যদি আমরা ত্রুটিগুলির জন্য অতিরিক্ত ধরে নিই, তবে স্বাভাবিকের সর্বনিম্ন স্কোয়ারের অনুমানকারী এবং এর সর্বাধিক …

13 regression  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  least-squares 

আমি একটি কাগজে একটি মন্তব্য পড়ছি, এবং লেখক বলেছেন যে কখনও কখনও, যদিও অনুমানকারীগুলি (এমএল বা সর্বাধিক কোয়াসেইলকোয়েন্সি দ্বারা পাওয়া) সামঞ্জস্যপূর্ণ নাও হতে পারে, সম্ভাবনা অনুপাত বা আধ-সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষার শক্তি এখনও রূপান্তর করতে পারে 1 পর্যবেক্ষণ করা ডেটার সংখ্যা হিসাবে অনন্তের দিকে ঝোঁক (পরীক্ষার ধারাবাহিকতা)। এটি কখন এবং কখন …

13 mathematical-statistics  references  inference  power  consistency 

আমার সবেমাত্র (বৌদ্ধিক) আতঙ্কের আক্রমণ হয়েছিল। একটি অবিচ্ছিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবল যা একটি বদ্ধ বিরতি ইউনিফর্ম অনুসরণ করে : একটি স্বাচ্ছন্দ্যে পরিচিত পরিসংখ্যান ধারণা। ইউ( ক , খ )U(a,b)U(a,b) বর্ধিত বাস্তবের (অর্ধ বা পুরো) উপর নির্ভর করে একটি অবিচ্ছিন্ন ইউনিফর্ম আরভি: কোনও আরভি যথাযথ নয়, তবে একটি অনুচিত পূর্ব, কার্যকর এবং …

13 probability  distributions  mathematical-statistics  uniform 

র্যান্ডম ভেরিয়েবল জন্য , এবং একটি ইতিবাচক আধা নির্দিষ্ট ম্যাট্রিক্স একটি আছে: প্রত্যাশিত মান জন্য একটি সরলীকৃত অভিব্যক্তি, ই [ টি R ( এক্স টি একটি এক্স ) ] এবং ভ্যারিয়েন্স, ভী একটি দ [ টি R ( এক্স টি এ এক্স ) ] ? দয়া করে মনে রাখবেন যে …

13 variance  mathematical-statistics  expected-value  random-matrix 

প্রশ্নটি কেবল শিরোনামে যা বলা হয়েছে: বড় সংখ্যার আইন কখন ব্যর্থ হয়? আমার অর্থ হ'ল, কোন ক্ষেত্রে কোন ঘটনার ফ্রিকোয়েন্সি তাত্ত্বিক সম্ভাবনার দিকে ঝুঁকবে না?

13 probability  mathematical-statistics  law-of-large-numbers 

আমি সম্প্রতি পটভূমি হিসাবে ইঞ্জিনিয়ারিং গণিতের সাথে মেডিকেল এবং জৈবিক মডেলিংয়ের উপর স্নাতকোত্তর পেয়েছি with যদিও আমার শিক্ষা প্রোগ্রামে গাণিতিক পরিসংখ্যানের উপর একটি উল্লেখযোগ্য পরিমাণে পাঠ্যক্রম অন্তর্ভুক্ত ছিল (একটি তালিকার নীচে দেখুন), যা আমি বেশ উচ্চ গ্রেড দিয়ে পরিচালনা করেছিলাম, আমি প্রায়শই সম্পূর্ণভাবে হারিয়ে ফেলেছি তত্ত্ব এবং পরিসংখ্যানের প্রয়োগ উভয়কেই …

13 mathematical-statistics  bioinformatics  computational-statistics 

বিজ্ঞপ্তি পরিসংখ্যানগুলিতে, বৃত্তের মানগুলির সাথে একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল প্রত্যাশার মানকে ( উইকিপিডিয়া দেখুন ) হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় । এটি একটি খুব প্রাকৃতিক সংজ্ঞা, যেমন সুতরাং ভিন্নতা সংজ্ঞায়িত করার জন্য আমাদের দ্বিতীয় মুহুর্তের প্রয়োজন হয়নি!এস এম 1 ( জেড ) = ∫ এস জেড পি জেড ( θ ) ডি …

13 mathematical-statistics  moments  intuition  circular-statistics 

Halmos-স্যাভেজ উপপাদ্য বলছেন যে একটি অধ্যুষিত পরিসংখ্যানগত মডেল জন্য একটি পরিসংখ্যাত যথেষ্ট, যদি (এবং কেবলমাত্র) সমস্ত for সেখানে রডন নিকডিম ডেরিভেটিভ একটি মেসেবল সংস্করণ থাকে যেখানে হয় তৈরী পরিমাপ যেমন যে জন্য এবং ।(Ω,A,P)(Ω,A,P)(\Omega, \mathscr A, \mathscr P)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T: (\Omega, \mathscr A, \mathscr P)\to(\Omega', \mathscr A'){P∈P}{P∈P}\{P \in \mathscr{P} \} TTTdPdP∗dPdP∗\frac{dP}{dP*}dP∗dP∗dP*P∗=∑∞i=1PiciP∗=∑i=1∞PiciP*=\sum_{i=1}^\infty P_i …

13 probability  mathematical-statistics  intuition  measure-theory 

ধরা যাক আমি উচ্চতা গণনা করছি (সেমি থেকে) এবং সংখ্যাগুলি অবশ্যই শূন্যের চেয়ে বেশি হতে হবে। এখানে নমুনা তালিকা: 0.77132064 0.02075195 0.63364823 0.74880388 0.49850701 0.22479665 0.19806286 0.76053071 0.16911084 0.08833981 Mean: 0.41138725956196015 Std: 0.2860541519582141 এই উদাহরণে, সাধারণ বিতরণ অনুযায়ী, মানগুলির 99.7% হতে হবে গড় থেকে মান বিচ্যুতি। 3 এর মধ্যে। যাইহোক, …

13 probability  mathematical-statistics  normal-distribution  standard-deviation 

লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল বিবেচনা করুন y = এক্স β+ ইউY=এক্সβ+ +তোমার দর্শন লগ করা\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u ∼N( 0 , σ)2আমি )তোমার দর্শন লগ করা~এন(0,σ2আমি)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , ই( u ∣ X ) = 0ই(তোমার দর্শন লগ করা|এক্স)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} । যাক বনাম ।এইচ 1 : σ 2 0 ≠ σ 2এইচ0: σ20= σ2এইচ0:σ02=σ2H_0: …

13 regression  hypothesis-testing  mathematical-statistics  inference